yarn执行流程图

那天在集群中跑一个MapReduce的程序时，在机器上jps了一下发现了每台机器中有好多个YarnChild。困惑什么时YarnChild，当程序跑完后就没有了，神奇。后来百度了下，又问问了别的大佬。原来是这样

什么是YarnChild:

答：MrAppmaster运行程序时向resouce manager 请求的maptask/reduceTask。也是运行程序的容器。其实它就是一个运行程序的进程。

图解说下：

hadoop1版本的MapRdeuce&Yarn的工作机制

1.客户端发来request。JobTracker接受request。

2.JobTracker将客户端发来的request任务分配给TaskTracker

3.然后TaskTracker生成maptask运行程序

4.JobTracker不仅要负责资源调度，还要负责监控应运运算流程。

缺点：耦合的高，当JobTracker死掉时，所有的客户端的请求任务都会死掉，而hadoop2则避免了这个问题，它中的对象多，但都各司其职，耦合的低，运行效率快。

hadoop2版本的MapRdeuce&Yarn的工作机制

1.客户端发出请求，YARNRUNNER接受，生成一个代理对象，向resource manager请求一个application

2.resource manager返回application的提交路径和application_id(这里使用id是应为可能有多个任务用id来区别)

3.YARNRUNNER向hdfs提交job运行所需要的文件(application，job.split,job,.xml,job.jar)

4.向resource manager 报告提交完成，申请一个mrAppMaster

5.将用户的请求初始化成一个task，将task放到队列中，等待node manager来领取task任务。(这其中使用了调度策略，节约资源，如：Fair Capacity等等)

6.node manager领取到任务,

7.生成一个Container，然后在hdfs中下载运行资源。

8.向resource manager申请运行maptask的容器（带着任务，split,运行资源.的元数据…）

9.其他的node manager领取到resouce manager的任务，创建容器，此时的Container则是YarnChild,也是maptask，然后maptask在hdfs下载所要运行的资源。

10.MrAppMaster发送程序脚本运行jar，当maptask中的程序运行完成后，maptask的资源被resource manager回收了，但跑完的资源在node manager中。

11.当maptask运行完成后MRAppmaster又向resorce manager申请 reduce task（至于它申请多少个是由它有多少个map task决定的），然后根据忙于不忙node manager领取任务.创建container，

12.redcuetask 向map获取相应分区的数据资源，运行文件。

13.application运行完毕后MrAppmaster会向resource manager注销自己

总结：Yarn:资源调度系统（jar/xml/cpu/IO）

负责程序运行所需资源的分配回收等任务调度，于程序运行内部即使完全无关，所以yarn只是一个寺院调度平台，mapreudce 则是一个运行技术框架，那别的运算框架也可以使用yarn，如：spark/storm/flink…